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國立虎尾科技大學 動力機械工程系機械與機電工程碩士班 張信良所指導 丁易佳的 運動曲線對史都華平台的動態影響 （2021），提出det矩陣關鍵因素是什麼，來自於並聯機械手、軌跡生成、運動曲線、奇點配置、加速度優化、擺線運動。
而第二篇論文臺北醫學大學 醫學院人工智慧醫療碩士在職專班 劉文德所指導 梁仲偉的 以心電訊號預測睡眠呼吸事件之深度學習模型 （2021），提出因為有 深度學習、遷移式學習、連續小波轉換、呼吸中止、呼吸不足、心電訊號的重點而找出了 det矩陣的解答。
最後網站行列式的意思、解釋、用法、例句 - 國語辭典則補充：一種數學程式。由n行n列的數字所組成，利用行列式可解聯立方程式。 行列式（Determinant），記作\det(A)或|A|，是一個在方塊矩陣上計算得到的標量. 行列式可以看做是 ...
微積分先修
為了解決det矩陣 的問題，作者楊維哲 這樣論述：
"Precalculus"除了可翻譯為「微積分先修」外，也可譯作「微積分之先」。本書有兩大特色：第一，本書非常扼要地由高中數學中截出「必不可少」與「足夠應付大學數學課程」的內容，給予讀者複習。第二，作者由自身任教臺大四十年之經驗，深知有些數學題材——高中老師認為「你學微積分時，大學教授就會講解的」；大學教授認為「你在高中時，老師應該教過的、你應該學過的」——常被放置在二不管地帶，本書的目的就是要填補這些缺漏。 全書共分九章，涵蓋：（多項式及）有理函數、指數與對數、三角函數、坐標（平面與立體）幾何、記述統計，以及極限的考慮。對於某些高中的題材，本書可視為一種「另類的
解說」，對於高中畢業的讀者而言，亦適合自行翻查閱讀、欣賞數學「語文」的美麗。
運動曲線對史都華平台的動態影響
為了解決det矩陣 的問題，作者丁易佳 這樣論述：
近年來並聯機器人機械手在工業應用和機器人學中備受關注，因為它們具有較高的精度、剛性、最大產量、負載和最高速度。目前常用的六個自由度的高夫·史都華並聯機器人機械手是最突出的並聯式機械手之一，包括一個固定底座、一個可動平台、六個線性致動器、六個直動關節、固定底座和致動器之間的六個萬向接頭，及在致動器和可動平台之間的六個萬向接頭。本研究針對不同運動軌跡及其對高夫·史都華平台的動態影響進行比較。在許多工業應用中，機械手需要以平順、穩定和連續的方式在所需的軌跡上運動。高速運動可能會磨損機器人的结構，造成機械結構的共振頻率和增強振動，從而損壞致動器的結構。由於高夫·史都華平台具有高精度、剛性、負載和最高
速度的特點，因此需要優化軌跡運動曲線以使平台連續平穩移動，從而提高運動精度。與傳統方法不同，本研究將軌跡運動曲線視為使用擺線運動曲線的優化問题，與三次和五次多項式之運動曲線進行比較。賈可比矩陣則用於識別沿移動平台路徑的任何地方是否出現奇異點 (det(J)=0) 。最後，結合使用均方根誤差(RMSE)和平均差分誤差(ADE)的分析方法，研究和分析理論軌跡與實際軌跡之間的不準確性。此外，在 Recurdyn 和 MATLAB 上進行了模擬，結果證明了本研究提出的技術的有效性。
以心電訊號預測睡眠呼吸事件之深度學習模型
為了解決det矩陣 的問題，作者梁仲偉 這樣論述：
呼吸中止與呼吸不足是睡眠呼吸疾病中很常見的症狀。一般的檢驗方式是患者須至專業醫療院所做睡眠多項生理檢測後，由專業技師標註並由專科醫師判讀診斷。較常見的治療方式是患者配戴連續陽壓呼吸器來改善夜間呼吸中止與呼吸不足現象。由於臨床觀察發現，睡眠時，呼吸道完全塌陷前，人體可能有相對應的呼吸補償動作來試圖阻止呼吸道塌陷所造成的呼吸氣流下降，但此現象於連續陽壓呼吸器並無法測得，因此患者可能在連續陽壓呼吸器加壓前仍會感到不適。為確認臨床觀察到呼吸補償現象，本論文利用心電訊號轉換成小波量值圖，並利用遷移式學習方式進行建模。由於並不確定哪種模型能有較佳的效果，因此使用7種不同模型並利用本論文收集的回溯性資料及
另外兩個Dublin和MIT-BIH公開資料集進行模型建立與評估，並從中找出整體最佳的EfficientNetB4模型。利用EfficientNetB4模型驗證睡眠呼吸事件開始後30秒及睡眠呼吸事件開始前0到90秒，呼吸中止或呼吸不足的偵測力可達到0.85以上的Accuracy和Marco F1 Score。以此確認可透過心電訊號發現人體於睡眠呼吸事件開始前即有對應的反應，且透過深度學習模型是能夠有效辨識，此外換個方向想，也間接驗證可透過偵測睡眠呼吸事件前的訊號來預測睡眠呼吸事件即將發生。